Пн – Вс: 8–21 по НСК

📞+7 383 380-81-89
Telegram Макс
Записаться на демо
ГлавнаяAI-решения для бизнесаСценарии применения ИИAI для автоматизации контекстной рекламы по марже

AI для автоматизации контекстной рекламы по марже

Настраиваем ставки и бюджет по реальной прибыли из вашей CRM и 1С, а не только по кликам, которые видит рекламный кабинет.

Что это даёт бизнесу

У Яндекс Директа и VK Рекламы уже есть свои автостратегии — они умеют разгонять клики и заявки сами. Но они не знают вашей маржи: для них заявка на товар за 500 ₽ и на товар за 50 000 ₽ выглядит одинаково хорошо.

  • Чтобы автостратегия Яндекс Директа нормально обучилась, ей нужно минимум 10 целевых действий в неделю — меньше, и алгоритму не хватает данных (aksanov.digital, 2026). Мы настраиваем передачу именно таких целевых действий, привязанных к реальной сделке, а не к любому клику по кнопке.
  • Рынок интернет-рекламы в России в 2025 году вырос до 510,1 млрд ₽, +9% год к году (АКАР, 2025). Конкуренция за клик растёт быстрее бюджетов, и выигрывает тот, кто платит по прибыли, а не по кликам вслепую.
  • Мы связываем несколько кабинетов сразу — например, Яндекс Директ и VK Рекламу — с одними и теми же данными о марже и остатках из 1С, чтобы бюджет перетекал туда, где реальная отдача выше.

Источники: aksanov.digital, АКАР.

Какую проблему решает

Рекламный кабинет считает: заявка есть — цель достигнута. Но одна заявка приносит компании 500 ₽ прибыли, а другая — 50 000 ₽. Кабинет об этом не знает и оптимизирует не туда.

Маркетолог вручную сверяет отчёты рекламы с отчётами продаж раз в неделю, и решения о перераспределении бюджета опаздывают на эту неделю.

Как это работает

1Забираем данные о маржеиз 1С или CRM по каждому товару2Сверяем с заявками из рекламыкакая заявка на что превратилась в продажу3Считаем ценность заявкиа не просто факт клика или обращения4Передаём это в кабинетыЯндекс Директ, VK Рекламу — как есть у вас5Сверяем расхождение раз в неделюгде реклама тратит на то, что не окупается
Как ставки считаются по прибыли, а не по кликам

Третий шаг — вся суть: как только кабинет получает сигнал не «клик», а «сколько это принесло денег», его собственные автостратегии начинают работать точнее.

Кому подходит

Компаниям с заметной разницей маржи между товарами или услугами и с рекламой минимум в двух каналах одновременно — интернет-магазинам, услугам с разными по стоимости продуктами. При потоке заявок ниже минимума для обучения автостратегий эффект будет слабее.

Что нужно от вас

Доступ к 1С или CRM с данными о марже по товарам. Доступ к рекламным кабинетам. И человек со стороны маркетинга или продаж, который подтверждает, что считается прибылью, а что — нет.

Чего он делать не будет

Мы не заменяем автостратегии Яндекс Директа и VK Рекламы своими — они и так неплохо работают внутри своего кабинета. Мы передаём им более точный сигнал о ценности заявки, а решения по ставкам платформа принимает сама. Без достаточного потока заявок — меньше 10 в неделю на цель — любая автостратегия обучается плохо, тогда сначала нужно нарастить трафик, а не тонко настраивать ставки. И мы не пишем рекламные тексты и креативы в этом решении — для этого есть отдельный инструмент.

С чего начать

Разбор — бесплатно, 40 минут: посмотрим на ваши рекламные кабинеты и данные о марже, покажем размер расхождения между кликами и прибылью. Внедрение — от 1 500 000 ₽, от двух месяцев, сопровождение 150 000–400 000 ₽ в месяц.

Сценарии применения ИИ — другие решения

Все решения направления →

AI для онлайн-образования: автоматическая генерация заданий

Описание кейса: EdTech-команда тратила дни на генерацию проверочных заданий.   Решение от La-chatte: AI анализировал учебный модуль и предлагал тесты с вариантами ответов и объяснениями. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем под […]

AI для продуктовых команд: перевод технических текстов

Описание кейса: Команда писала сложные и длинные changelogs, которые никто не читал.   Решение от La-chatte: AI превращал технические описания в ясные тексты для разных аудиторий. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем […]

AI-Performance: Рост мотивации и эффективности 1:1

Описание кейса: HR-отдел не успевал проводить 1:1 на регулярной основе.   Решение от La-chatte: AI выдавал рекомендации, трекал OKR и генерировал самооценку. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем под специфику отрасли и […]

AI-агент для карьерного планирования и развития сотрудников

Описание кейса: IT-компания хотела снизить внутреннюю текучку и улучшить карьерные треки.   Решение от La-chatte: AI анализировал интересы, навыки и возможности, предлагая персональные шаги в развитии. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем […]

AI-агент для службы поддержки: разбирает и закрывает обращения

Снимает с операторов поток одинаковых вопросов: простое закрывает сам со ссылкой на документ, сложное передаёт человеку вместе с готовым разбором.

AI-анализ отзывов: обработка в 10 раз быстрее

Описание кейса: Компания получала тысячи отзывов в открытых формах и не успевала обрабатывать.   Решение от La-chatte: AI категоризировал фидбек по темам, тревожным сигналам и критичности. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем […]

AI-аудит процессов найма на предмет скрытой предвзятости и автоматизация DEI-стратегии

Описание кейса: IT-компания хотела снизить барьеры для женщин и представителей меньшинств.   Решение от La-chatte: Запустили AI-проверку объявлений, анкет и процессов, дали рекомендации по улучшению. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем под […]

AI-база знаний для финтеха: меньше нагрузка на поддержку

Замечает новые вопросы клиентов, на которые нет ответа в базе знаний, и готовит для сотрудника черновик статьи. Публикует только человек.
La-Chatte

Готовы передать рутину
ИИ-сотрудникам?

За 30 минут разберём задачу, которая съедает время команды, и честно скажем, стоит ли отдавать её ИИ.

    Что вас интересует?